【摘 要】
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在基于液相色谱-质谱联用的蛋白质组学研究中,肽段的保留时间作为有效区分不同肽段的特征参数,可以根据肽段自身的序列等信息对其进行预测。使用预测得到的保留时间辅助质谱
【机 构】
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安徽医科大学基础医学院,军事科学院军事医学研究院生命组学研究所
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFA0505002,2018YFC0910302,2016YFA0501403).
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在基于液相色谱-质谱联用的蛋白质组学研究中,肽段的保留时间作为有效区分不同肽段的特征参数,可以根据肽段自身的序列等信息对其进行预测。使用预测得到的保留时间辅助质谱数据鉴定肽段序列可以提高鉴定的准确性,因此对保留时间预测的工作一直受到领域内的广泛关注。传统的保留时间预测方法通常是根据氨基酸序列计算肽段的理化性质,进而计算肽段在特定色谱条件下的保留时间。近年来,深度学习方法取得了极大的进展,在蛋白质组学研究中发挥着越来越重要的作用。目前已发展出了多种基于深度学习的保留时间预测方法,与传统的保留时间预测方法相比
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